| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| §1．1 课题的背景与意义 | 第6-7页 |
| §1．2 敏感网址发现需要要解决的问题 | 第7-9页 |
| §1．2．1 敏感性界定 | 第8页 |
| §1．2．2 敏感网址的判定方法 | 第8页 |
| §1．2．3 智能快报的实现 | 第8页 |
| §1．2．4 敏感网址发现的关键技术 | 第8-9页 |
| §1．3 敏感网址发现课题研究面临的主要困难 | 第9页 |
| §1．4 敏感网址发现与搜索引擎的区别 | 第9-11页 |
| 第二章 相关技术与国内外研究现状 | 第11-17页 |
| §2．1 数据挖掘的方法 | 第11页 |
| §2．2 数据挖掘中文档特征表示与分类方法 | 第11-16页 |
| §2．2．1 Naive Bayes模型 | 第12-13页 |
| §2．2．2 实例映射模型 | 第13页 |
| §2．2．3 神经网络模型 | 第13-14页 |
| §2．2．4 向量空间模型 | 第14-16页 |
| §2．3 站点采集技术 | 第16页 |
| §2．4 HTML文档的预处理技术 | 第16-17页 |
| 第三章 敏感网址发现子系统关键技术 | 第17-22页 |
| §3．1 系统模型 | 第17页 |
| §3．2 站点的页面采集 | 第17-18页 |
| §3．3 采集数据的分析和存储 | 第18-19页 |
| §3．4 站点的结构挖掘 | 第19-20页 |
| §3．5 站点内容的敏感性判定 | 第20-21页 |
| §3．6 划分综合性站点 | 第21-22页 |
| 第四章 站点采集系统的设计与实现 | 第22-31页 |
| §4．1 站点采集系统的模型设计 | 第22-23页 |
| §4．2 WEB ROBOT技术 | 第23-27页 |
| §4．2．1 HTTP协议 | 第23-25页 |
| §4．2．2 用Robot实现站点采集的算法与流程 | 第25-27页 |
| §4．3 站点采集的过滤条件设定 | 第27页 |
| §4．4 采集数据的组织管理 | 第27-28页 |
| §4．5 多站点采集和管理 | 第28-29页 |
| §4．6 站点的动态监测与更新机制 | 第29-31页 |
| 第五章 HTML页面分类与站点结构挖掘 | 第31-42页 |
| §5．1 HTML页面分析 | 第31-32页 |
| §5．2 超链接与内容的关系 | 第32-33页 |
| §5．3 超链接的分类 | 第33-35页 |
| §5．4 页面按功能分类 | 第35-37页 |
| §5．4．1 页面按功能分类的意义 | 第35-36页 |
| §5．4．2 页面按功能分类的方法 | 第36-37页 |
| §5．5 站点的物理结构 | 第37-38页 |
| §5．6 站点逻辑结构 | 第38-42页 |
| §5．6．1 逻辑结构的作用 | 第38页 |
| §5．6．2 逻辑结构的表示 | 第38-39页 |
| §5．6．3 生成算法 | 第39-42页 |
| 第六章 内容挖掘与敏感网址确定 | 第42-47页 |
| §6．1 基于VSM模型的文档分类技术的实现 | 第42-44页 |
| §6．1．1 实现步骤 | 第42页 |
| §6．1．2 文档预处理 | 第42-43页 |
| §6．1．3 特征提取 | 第43-44页 |
| §6．1．4 特征匹配 | 第44页 |
| §6．2 站点敏感性的判定 | 第44-47页 |
| §6．2．1 正向判定算法 | 第45页 |
| §6．2．2 逆向判定算法 | 第45-47页 |
| 第七章 敏感网址发现系统的实现 | 第47-52页 |
| 第八章 结束语 | 第52-54页 |
| §8．1 本文主要研究成果 | 第52页 |
| §8．2 进一步研究的设想 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-56页 |